在大雾天气条件下,户外视觉设备采集到的图像常常存在对比度低,细节信息丢失的现象。为还原图像信息,提高图像的目标可识别度,对采集到的有雾图像及视频进行去雾清晰化处理具有深刻的研究意义。目前大部分去雾处理仍通过PC平台实现,为了满足去雾算法的实时性要求,本文对去雾的相关理论及FPGA硬件平台进行了深入研究,并设计实现了一种基于FPGA平台的实时视频去雾系统。首先,本文对暗原色先验单幅图像去雾算法进行了研究,并针对其对天空区域处理不佳的缺点,提出了自适应容差法以避免天空区域出现颜色失真,同时利用导向滤波细化大气透射率,从而实现快速的去雾处理。在改进的去雾算法基础上,为满足视频去雾算法的实时性和观赏性要求,本文对环境光值及透射率值的求解进行了优化,最终确定了基于软件平台的实时视频去雾算法的流程。其次,在上述算法研究的基础上,本文设计并搭建了基于FPGA平台的实时视频去雾系统。该系统包括实时采集有雾视频的前端可见光CCD摄像机、对PAL制视频信号进行解码的TVP5150芯片、实现视频缓存的片外存储器DDR3、实时处理去雾算法的Xilinx XC6SLX150T FPGA芯片、对去雾后的数据进行编码的TFP410芯片以及实现实时显示的HDMI高清显示器。FPGA芯片作为核心处理器,对暗原色先验、透射率估计、导向滤波及环境光值等多个模块进行了硬件实现。最后,利用所搭建的实时视频去雾系统,对有雾图像、视频及户外场景进行了去雾实验。实验结果表明,本文搭建的实时视频去雾系统能够实现良好的去雾效果,对一帧大小为720*576分辨率的图像进行去雾处理仅需0.75ms,显示出本系统具有较好的实时性。